3:考虑控制依赖是否使得SySeVR更加有效,结果好了多少? 4:SySeVR相比现有的SOTA方法如何? 对于第一个问题,作者将SySeVR-BLSTM模型分别检测4种类型的漏洞,于VulDeepecker模型的结果进行比较,结果如下图所示,可见SySeVR-BLSTM模型的结果明显优于VulDeepecker模型,证明了该模型可以有效的检测多种不同类型的漏洞。 对于第二...
前言 最近希望在基于图神经网络的漏洞检测上有所推进,准备复现文章SySeVR: A Framework for Using Deep Learningto Detect Software Vulnerabilities开源代码,基本环境配置是python库环境以及joern-0.3.1、Neo4j-2.1.5环境的配置,环境具体要求如下 假期的时候就已经完成过joern的配置,光是安装就卡了我两个星期,并未详细...
SySeVR使用多种神经网络检测多种类型漏洞,SySeVR表明双向RNNs,尤其是双向门控递归单元(BGRU)比CNNs更有效,CNNs比DBNs更有效 BGRU的有效性依赖于训练数据,如果某些语法元素经常出现在代码的漏洞(非漏洞)片段中,那这些语法元素就会导致高的假阳(阴)性率,解释了假阳性率和假阴性率的原因 考虑更多的语义信息(比如控制...
SySeVR使用不同神经网络训练后的漏洞检测效果如表1所示,可以看出,使用BGRU神经网络的漏洞检测效果最好,RNN比CNN更好,CNN比浅层网络更好,且漏报率高于误报率。 表1 SySeVR使用不同神经网络的漏洞检测结果(单位:%) SySeVR在各个模型上只使用数据依赖(DD)和同时使用数据依赖和控制依赖(DDCD)的模型结果比较如表2所...
SySeVR Public HTML 323 136 VulDeeLocator Public Forked from VulDeeLocator/VulDeeLocator Python 2 3 VulDeePecker Public Forked from CGCL-codes/VulDeePecker VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Vulnerability Detection C 5 contributions in the last year Contribution Graph Day of...
The framework, dubbed Syntax-based, Semantics-based, and Vector Representations (SySeVR), focuses on obtaining program representations that can accommodate syntax and semantic information pertinent to vulnerabilities. Our experiments with 4 software products demonstrate the usefulness of the framework: we ...
SySeVR: A Framework for Using Deep Learning to Detect Software Vulnerabilities. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (TDSC). 2021. doi: 10.1109/TDSC.2021.3051525. We propose a general framework for using deep learning to detect vulnerabilities, named SySeVR. For evaluate the SySeVR, ...
dubbed Syntax-based, Semantics-based, and Vector Representations (SySeVR), focuses on obtaining program representations that can accommodate syntax and semantic information pertinent to vulnerabilities. Our experiments with 4 software products demonstrate the usefulness of the framework: we detect 15 vulnerab...
《非常速盗》精彩片段,为了满足坏人的的一个条件,不惜代价迫使飞机不能起飞,这说明没什么事是一辆车解决不了的,实在不行,那就两辆。
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